共享微出行最佳化：站點、調度與價格的聯合設計

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原型使用合成需求，所有改善率只屬方法示範。

共享單車和滑板車系統有四個連動問題：需求何時何地出現、站點在哪裏、車輛如何重置，以及價格會否改善失衡。分開解四個問題容易產生互相矛盾的建議。

需求

對區域 $i$ 和時段 $t$ ：

\log E[D_{i,t}] =\alpha_i+f_{\mathrm{hour}}(t) +\beta^\top x_{i,t}.

天氣、工作日、公共交通中斷及活動皆可作特徵。評估使用滾動回測，並報告低需求區誤差，不只全市平均。

令 $y_j\in\{0,1\}$ 表示是否開設站點， $c_j$ 為容量：

\min \sum_{i,t}u_{i,t} +\sum_j(F_jy_j+k_jc_j),

並受預算、站距、土地與最低服務覆蓋約束。選址應使用多個需求情境，避免對單一天氣或通勤模式過度擬合。

庫存平衡為

b_{i,t+1}=b_{i,t} +A_{i,t}-D_{i,t} +\sum_jr_{ji,t}-\sum_jr_{ij,t}.

貨車容量、行程時間、司機班次與電動滑板車充電狀態均是實際限制。線性模型可先決定流量，再由路線演算法把轉移量落實。

折扣或附加費的需求反應可寫成

D(p)=D_0\exp[-\epsilon(p-p_0)].

但 $\epsilon$ 要由實驗辨識。價格上限、基本會員保障及地區公平是硬限制；不能用高價把服務不足「最佳化」掉。

同時報告未滿足需求、每車服務次數、調度公里、淨收入、排放及群組可達性。最終方案是 Pareto 選擇，不是由一個任意加權總分決定。